PoseCompass: Intelligent Synthetic Pose Selection for Visual Localization

📄 arXiv: 2605.12144v1 📥 PDF

作者: Yanan Zhou, Zhaoyan Qian, Yanli Li, Nan Yang, Zhongliang Guo, Dong Yuan

分类: cs.CV

发布日期: 2026-05-12

💡 一句话要点

提出PoseCompass以解决视觉定位中的合成姿态选择问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉定位 姿态回归 数据增强 3D高斯点云 智能选择 机器学习 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有的绝对姿态回归方法对微调数据的质量和覆盖度要求高，导致在某些情况下效果不佳。
  2. PoseCompass通过智能姿态选择和价值排名机制，优化了基于3DGS的姿态合成过程，提升了数据的有效性。
  3. 在7-Scenes数据集上，PoseCompass显著减少了适应时间和姿态误差，展示了其优越的性能。

📝 摘要（中文）

在视觉定位中，绝对姿态回归（APR）依赖于高质量和覆盖广泛的微调数据。尽管近期方法利用3D高斯点云（3DGS）进行基于新视图合成的数据增强，但随机采样会产生冗余视图和来自重建不良区域的噪声样本。为了解决这一问题，本文提出PoseCompass，一个用于基于3DGS的APR的智能姿态选择管道。PoseCompass通过价值驱动的姿态排名机制来识别信息丰富的姿态，综合考虑定位难度、覆盖新颖性和渲染可观察性。最终，PoseCompass在7-Scenes数据集上的实验显示，适应时间从15.2分钟减少到5.1分钟，速度提升3倍，同时中位姿态误差降低53.8%，显著优于随机基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉定位中绝对姿态回归（APR）对高质量微调数据的依赖问题。现有方法在随机采样时容易产生冗余视图和噪声样本，影响定位精度。

核心思路：PoseCompass通过智能姿态选择管道，结合价值驱动的姿态排名机制，识别出信息丰富的姿态，从而优化数据合成过程。该方法综合考虑了定位难度、覆盖新颖性和渲染可观察性，以提高合成数据的质量。

技术框架：PoseCompass的整体架构包括三个主要阶段：首先生成轨迹约束的候选姿态；其次对候选姿态进行排名并选择前K个姿态；最后使用3DGS进行视图合成，并通过轻量级扩散对齐进行优化。

关键创新：PoseCompass的主要创新在于其姿态排名机制，能够有效识别和选择信息丰富的姿态，显著提高了合成数据的质量和定位性能。这一机制与传统的随机采样方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，PoseCompass考虑了定位难度、覆盖新颖性和渲染可观察性三个维度的综合评分，确保所选姿态在信息量和有效性上达到最佳平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PoseCompass在7-Scenes数据集上的实验结果显示，适应时间从15.2分钟减少到5.1分钟，实现了3倍的速度提升。同时，中位姿态误差降低了53.8%，显著优于随机基线，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

PoseCompass在视觉定位领域具有广泛的应用潜力，尤其是在机器人导航、增强现实和自动驾驶等场景中。通过提高姿态估计的准确性和效率，该方法能够显著提升系统的实时性和可靠性，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

In visual localization, Absolute Pose Regression (APR) enables real-time 6-DoF camera pose inference from single images, yet critically depends on fine-tuning data quality and coverage. While recent methods leverage 3D Gaussian Splatting (3DGS) for novel view synthesis-based data augmentation, random sampling generates redundant views and noisy samples from poorly reconstructed regions. To mitigate this research gap, we propose PoseCompass, an intelligent pose selection pipeline for 3DGS-based APR. PoseCompass formulates synthetic pose selection and derives a value-based pose ranking mechanism to identify informative poses. The ranking integrates three dimensions: Localization Difficulty, favoring challenging regions; Coverage Novelty, exploring under-sampled areas; and Rendering Observability, filtering artifacts and noise. PoseCompass then generates trajectory-constrained candidates, selects the top-K ranked poses, and synthesizes views using 3DGS with lightweight diffusion-based alignment. Finally, the pose regressor is fine-tuned on mixed real and synthetic data. We evaluate PoseCompass on 7-Scenes, where it reduces adaptation time from 15.2 to 5.1 minutes, a 3x speedup, while cutting median pose errors by 53.8 percent and significantly outperforming random baselines.